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基于主成分建模的SVDD高光谱图像异常检测
被引量：
2
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作者
曾现灵
张立燕
胡荣华
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期343-348,共6页
针对SVDD背景建模时混入异常点造成的检测率下降的问题,提出了基于主成分建模的SVDD方法并应用于高光谱图像异常检测。利用高光谱图像的光谱特征提取背景的主要成分,并分别对不同成分构建超球体,形成单种背景成分SVDD模型,最后利用综合...
针对SVDD背景建模时混入异常点造成的检测率下降的问题,提出了基于主成分建模的SVDD方法并应用于高光谱图像异常检测。利用高光谱图像的光谱特征提取背景的主要成分,并分别对不同成分构建超球体,形成单种背景成分SVDD模型,最后利用综合决策函数对单个SVDD背景模型进行综合判断待检测像元,从而实现高光谱图像异常像元的检测。用仿真数据和真实数据对算法的性能进行验证,并将其与SVDD方法进行性能比较。结果表明,新算法在低虚警概率下较之SVDD模型有更高的检测概率,实验结果证明了算法的有效性。
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关键词
主成分建模
SVDD
局部邻域聚类
光谱角余弦
高光谱异常检测
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题名
基于主成分建模的SVDD高光谱图像异常检测
被引量：
2
1
作者
曾现灵
张立燕
胡荣华
机构
首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期343-348,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(41201075)
北京市教委科技资助项目(KM201210028012)
文摘
针对SVDD背景建模时混入异常点造成的检测率下降的问题,提出了基于主成分建模的SVDD方法并应用于高光谱图像异常检测。利用高光谱图像的光谱特征提取背景的主要成分,并分别对不同成分构建超球体,形成单种背景成分SVDD模型,最后利用综合决策函数对单个SVDD背景模型进行综合判断待检测像元,从而实现高光谱图像异常像元的检测。用仿真数据和真实数据对算法的性能进行验证,并将其与SVDD方法进行性能比较。结果表明,新算法在低虚警概率下较之SVDD模型有更高的检测概率,实验结果证明了算法的有效性。
关键词
主成分建模
SVDD
局部邻域聚类
光谱角余弦
高光谱异常检测
Keywords
principal component modeling
SVDD
local neighborhood clustering
spectral angle cosine
hyperspectral anomaly detection
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主成分建模的SVDD高光谱图像异常检测
曾现灵
张立燕
胡荣华
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014
2
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